AgentforceでSalesforceはどう変わる？業務改善を実現する活用方法をご紹介

従来のAIツールとの違い

従来のEinstein CopilotやチャットボットソリューションとAgentforceには明確な違いがあります。Einstein Copilotは主にユーザーの作業をサポートするアシスタント機能に特化していましたが、Agentforceは完全に自律的なタスク実行が可能です。
Agentforceでは、事前に定義されたルールやワークフローに基づいて、人間の介入なしに複雑な業務プロセスを完了できます。たとえば、顧客からの問い合わせに対して適切な情報を検索し、回答を生成し、必要に応じて社内の担当者にエスカレーションするといった一連の流れを自動化できます。

技術基盤の特徴

AgentforceはSalesforceのData Cloudと完全に統合されており、リアルタイムでの顧客データアクセスが可能です。これにより、顧客の過去の購買履歴、サポート履歴、マーケティング反応などの包括的な情報を基にした的確な対応を実現します。
以下は、従来のチャットボットとAgentforceの技術基盤を比較した表です。

エージェントビルダーの活用

エージェントビルダーは、プログラミング知識がない担当者でもAIエージェントを構築できるローコード開発環境です。
エージェントビルダーでは、トリガー条件、アクション、判断ルールを組み合わせることで、各企業固有の業務プロセスに最適化されたAIエージェントを作成できます。これにより、従来は専門的な開発スキルが必要だったAI実装が、業務担当者レベルで実現可能になります。

Atlas Reasoning Engineによる推論

Atlas Reasoning EngineはAgentforceの中核となる推論エンジンです。この技術により、AIエージェントは単純な条件分岐を超えた複雑な文脈理解と意思決定を行うことができます。
Atlas Reasoning Engineの特徴として、多段階の推論プロセスがあります。エージェントは最初に問題を分析し、次に利用可能なデータと過去の経験を照会し、最終的に最適な行動を決定します。このプロセスにより、予期しない状況にも柔軟に対応できるAIエージェントが実現されています。

テストセンターによる品質管理

Agentforceには専用のテストセンターが組み込まれており、AIエージェントの動作検証を自動化できます。これは企業でのAI運用において極めて重要な機能です。
テストセンターでは、想定される様々なシナリオでエージェントの応答をテストし、期待する結果が得られるかを事前に確認できます。これにより、本番環境でのトラブルを最小限に抑え、安全なAI運用が可能になります。
以下に、Agentforceに搭載されている主要機能とその効果を一覧で示します。

マーケティング部門での活用

マーケティング分野では、Agentforce for Marketingによるキャンペーン自動生成機能が注目されています。この機能により、顧客セグメント分析から適切なメッセージング、配信タイミングの最適化まで、包括的なマーケティング活動を自動化できます。
Agentforceは顧客の過去の行動データとリアルタイムの状況を分析し、個々の顧客に最適化されたパーソナライズドキャンペーンを自動生成します。これにより、従来は人手で行っていた細かなセグメント分析やメッセージカスタマイズの作業時間を大幅に短縮できます。
さらに、リードスコアリングの自動化により、営業部門への効率的な引き継ぎも実現します。Agentforceは見込み客の行動パターンを継続的に監視し、購買意欲が高まったタイミングで自動的にアラートを送信します。

セールス部門での商談支援

セールス領域では、商談分析とコーチング機能が大きな価値を提供します。Agentforceは過去の成功事例と現在進行中の商談データを分析し、クロージング確率を向上させるための具体的なアドバイスを営業担当者に提供します。
また、提案書作成の自動化機能により、営業効率を飛躍的に向上させることができます。顧客の業界特性、過去の取引履歴、競合状況などを総合的に分析し、最適な提案内容を自動生成する機能が搭載されています。

カスタマーサービスでの対応高度化

カスタマーサービス分野では、ナレッジベースとの高度な連携による応答品質向上が実現できます。Agentforceは顧客の問い合わせ内容を分析し、社内の技術文書やFAQから最適な回答を検索して提供します。
従来のチャットボットでは対応困難だった複雑な技術的問い合わせに対しても、Agentforceは文脈を理解した適切な回答を生成できます。これにより、一次対応での解決率の向上と、顧客満足度の改善が期待できます。

Command Centerの統合監視機能

Command CenterはAgentforceの全活動を一元的に監視できるダッシュボード機能です。AIエージェントの稼働状況、対応件数、成功率などのKPIをリアルタイムで把握できます。
Command Centerにより問題の早期発見と迅速な対応が可能になり、AIエージェントの安定運用を実現できます。

Model Context Protocolとの接続機能

最新バージョンでは、Model Context Protocol（MCP）への対応により、外部データベースやAPIとの接続性が大幅に向上しています。これにより、Salesforce以外のシステムに格納されたデータも活用した高度なAIエージェント機能を実現できます。

現在の制約と対応策

現時点でのAgentforceには、日本語対応の完全性や一部機能の制限といった課題があります。特に、複雑な日本語の文脈理解や業界固有の専門用語への対応については、継続的な改善が期待される状況です。
これらの制約に対しては、段階的な導入アプローチを採用し、まず英語対応が充実している機能から開始し、日本語対応の拡充に合わせて適用範囲を拡大する戦略が考えられます。
また、業界特有の要求に対しては、カスタムトレーニングデータの投入や、専門用語辞書の構築などの対応策が検討できます。これにより、汎用的なAI機能を自社の業務要求に最適化することが可能です。

ROI算出とPoCアプローチ

Agentforce導入の投資対効果を明確にするため、段階的なアプローチが推奨されます。まず小規模な業務領域で試験導入を行い、具体的な効果測定を実施した上で、段階的に適用範囲を拡大する方法が効果的です。
ROI算出においては、人件費削減、対応時間短縮、顧客満足度向上、営業機会損失の防止などの多面的な価値を定量化することが重要です。特に、24時間365日対応による機会損失防止効果は、従来の人の手だけでは実現が難しかった価値として注目されています。

Agentforceは、従来のCRMシステムを大きく進化させる革新的なAIエージェントプラットフォームです。ローコード開発環境、高度な推論エンジン、包括的な監視機能により、企業の業務自動化と顧客体験向上を同時に実現できます。
マーケティング、セールス、カスタマーサービスの各領域で具体的な成果が期待できる一方、日本語対応の完全性や業界特化機能については継続的な改善が予定されています。段階的な導入アプローチとROIの適切な測定により、投資対効果を最大化できる可能性があります。
今後の機能拡張を見据えた柔軟な導入戦略の策定が、Agentforce活用成功の鍵となるでしょう。

富士ソフトでは2017年よりCRM（Salesforce）を自社導入し、顧客データを活用してお客様との関係性の強化による満足度と収益の向上を実現してきたナレッジを踏まえて、Salesforce / Agentforceの導入や利活用の提案を行っています。また、2025年度から自社もAgentforceを導入しており、営業シーンの効率化において導入成果も確認できております。
Salesforce認定コンサルタント60名を含む約200名のSalesforce専任の技術者がAs-is To-beの整理（要件整理）から導入後のアフターサポートまでワンストップパートナーとしてお客様のニーズに合わせたご支援をいたします。